一句話總結

Search Engine Journal 刊登 Uberall 團隊的實證研究，分析了 120,000+ 次 AI 提及、跨越 3,793 個本地據點，涵蓋 ChatGPT、Gemini、Claude、Grok 與 Perplexity 五個主流 AI 模型，發現每個模型都有自己的「推薦個性」，但全部圍繞四個核心訊號：商業數據準確度（Business data）、權威度（Authority）、評價（Reviews）與社交內容（Social）——簡稱 BARS 框架。對在香港擁有實體店、診所、分校或分公司的品牌來說，這是一份可直接套用的多平台 GEO 優化清單。

每個 AI 模型都有不同的「推薦個性」

研究團隊使用了來自美國多個城市的數據，覆蓋牙醫、餐廳、雜貨店、酒店與銀行等行業。他們最重要的發現是：你無法用一套策略同時優化所有 AI 模型——每個模型有其獨特的偏好。

Claude：最保守，偏愛本地小店

Claude 是所有模型中「最不願意公開推薦」的，尤其迴避點名醫療機構（如牙醫、醫生），很可能反映其訓練中對醫療建議的高度審慎。但當它願意推薦時，偏愛本地社區小店多於連鎖品牌。

Gemini：最多元，Google Maps 數據影響力最大

Gemini 因直接調用 Google Maps 的即時數據，推薦結果的多元性最高——在研究中，Gemini 推薦的餐廳數量是 ChatGPT 的 8 倍。對擁有多據點的香港品牌而言，這意味著：Google Business Profile 的完整度直接決定了你在 Gemini 中的曝光機會。

ChatGPT：共識驅動，但幻覺率最高

ChatGPT 傾向給出一個「短而穩」的推薦清單，集中在聲譽最高、被最多人提及的品牌上。但研究也指出，ChatGPT 的幻覺率（hallucination rate）是所有模型中最高的——它會舉出不存在的餐廳或過時的資訊。這對已經被 ChatGPT 引用的品牌是好消息（用戶可能去搜索你的品牌），但也意味著你需要更頻繁地監測 ChatGPT 的回應是否準確。

Grok：美食記者風格，重視社交媒體

Grok 是所有模型中最「花心思」的——它會引用廚師資格、Instagram 內容、菜式歷史背景，回答讀起來像一篇長篇美食特寫。如果你的品牌在社交媒體上有高品質內容，Grok 可能是最容易「取悅」的模型。

Perplexity：實時搜索，最容易「贏得」的模型

Perplexity 直接搜索即時網絡內容並標註來源，因此在研究中產生的提及數最多。對於擁有強大現有網站和新聞覆蓋的品牌，Perplexity 是在最短時間內獲得 AI 推薦的模型。

BARS 框架：四個 AI 推薦訊號

研究總結出一個好記的框架——BARS：

B – Business Data（商業數據）

這個訊號聽起來原始，但效果最直接。AI 模型依賴的是結構化的商業資訊：名稱、地址、電話（NAP）、營業時間、分類。任何一個資訊不一致（例如 Google 上寫「中環分店」，OpenRice 寫「中環店」），都可能讓 AI 猶豫是否推薦你的據點。

對香港品牌的建議：用一個工具或試算表統一管理所有據點的 NAP 資料。確保 Google Business Profile、OpenRice、公司官網、以及任何目錄網站（如 Yelp、HK Restaurant）的資料完全一致。對於連鎖品牌，每個分店都要有獨立的 Google Business Profile 文件，不要共用同一份。

A – Authority（權威度）

權威度來自品牌被其他可信來源提及的頻率。研究發現，編輯類媒體報導（非付費廣告）對 AI 推薦的影響力，大於傳統的 SEO 反向連結數量。

對香港品牌的建議：爭取本地媒體報導——無論是經濟日報、hket、HK01，還是行業雜誌。這些報導一旦被 Perplexity 或 Gemini 索引，就會成為「你這個品牌值得被推薦」的憑證。不要只追求 SEO 連結，AI 模型更看重「別人說你怎樣」。

R – Reviews（評價）

評價的影響力是跨模型的——ChatGPT、Gemini、Perplexity 都明顯偏好評價較高（且評價數量較多）的品牌。但研究特別指出：評價分數比評價數量更重要。一個 4.8 星但只有 10 個評價的餐廳，比一個 4.0 星但有 500 個評價的餐廳，在某些模型中更易被推薦。

對香港品牌的建議：將獲取正面評價視為 GEO 策略的一環。鼓勵滿意客戶在 Google Maps、OpenRice 等平台寫評價。回應負面評價同樣重要——一個有回應的 3 星評價，比一個無人理會的 4 星評價更能傳達品牌對客戶服務的重視。

S – Social（社交內容）

Grok 尤其重視 Instagram 內容，但其他模型也開始從社交平台提取參考資訊。高品質的照片、真實的店內環境、菜式或產品特寫，都是 AI 模型可用來「描述你」的素材。

對香港品牌的建議：定期在 Instagram 和 Facebook 上發布店舖的實際照片和短片。不要只貼廣告圖——顧客在店內用餐、排隊、使用服務的真實場景，對 AI 的參考價值更高。標註每張照片的具體分店位置（如 #中環 #銅鑼灣），讓社交內容與據點資料連結。

對香港品牌的 GEO 含意

1. 跨模型策略要分級優先

不能同時照顧五個模型？從 Perplexity 開始——它實時搜索、容易贏得、而且即見成效。然後是 Gemini，因為它與 Google Maps 深度連結，而大部分香港品牌已經有 Google Business Profile。最後才是 ChatGPT 和 Claude，這兩個模型的推薦模式更依賴長期聲譽。

2. 多據點管理是 GEO 的隱形門檻

對於在香港有 3 間或以上分店的品牌（餐廳連鎖、補習中心、診所網絡、地產代理），GEO 的關鍵不是內容策略，而是據點數據的統一管理。一個分店的地址錯了、營業時間過時了——整個品牌在 AI 推薦中被忽略的風險就會上升。

3. BARS 框架的執行清單

如果你這個星期想做一件事，從這個 BARS 清單開始：

  • B：檢查 Google Business Profile 上所有據點的資料是否一致
  • A：列出你過去三個月獲得的本地媒體報導，確認它們可以被搜尋引擎找到
  • R：在 Google Maps 上看看你最近三個 5 星評價的內容——如果最近沒有新評價，建立一個獲取評價的流程
  • S：在 Instagram 上以據點為單位發布真實環境照片（至少每據點每週一篇）

結語

Uberall 的 120,000 次 AI 提及研究，把「GEO 策略」從一個抽象概念拆解成四個可操作的訊號——BARS。對香港擁有多據點的品牌來說，這不只是理論，而是一份可以直接執行的清單：從校正商業數據開始，到累積媒體權威與顧客評價，再到用社交內容豐富 AI 對你的描述。不同 AI 模型有不同個性，但它們都圍繞同一組訊號來評估品牌。

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